KI-Agents: Wiederkehrende Muster in wiederverwendbare Intelligenz verwandeln
Jeder Workspace sammelt wiederkehrende Arbeit an: einen Datensatz lesen, zusammenfassen, eine Antwort entwerfen, Eingaben klassifizieren oder ein Dokument erstellen. Das manuell zu tun ist Verschwendung. Jedes Mal eine eigene Integration zu bauen ist Overhead. KI-Agents in Worknano ermöglichen es, dieses Muster einmal zu definieren, als Prompt mit typisierten Eingaben und strukturiertem Output, und es bei Bedarf oder als Teil eines Workflows von überall im Workspace auszuführen.
[FAQ-CATEGORY:ai-agents]
Was ein Agent ist
Ein Agent ist eine wiederverwendbare KI-Aufgabe. Du definierst:
- Name und Beschreibung, was der Agent macht, in klarer Sprache
- Erforderliche Eingaben, die Felder, die der Agent jedes Mal braucht
- System-Prompt, die feste Anweisung, die Rolle und Ton des Agents definiert
- User-Prompt, die dynamische Anweisung, die Kontext mit den aktuellen Daten kombiniert
- Output-Typ und Format, Text, strukturiertes JSON, Array oder direkte Aktion (Record erstellen, Feld aktualisieren, Workflow auslösen)
- KI-Modell: Wähle je nach Installation einen unterstützten Anbieter oder ein kompatibles lokales, selbst gehostetes oder von deiner Organisation freigegebenes Modell. Berücksichtige die Aufgabe, dein Budget und eure Datenrichtlinien.
Was er ausgeben kann
Ein Agent ist weit mehr als eine Chatbot-Antwort. Mögliche Outputs:
- Text, Zusammenfassungen, E-Mail-Entwürfe, Risikobewertungen
- Ein Datensatz, neue CRM-Kontakte, Aufgaben oder Tickets automatisch anlegen
- Eine Aktualisierung, Output direkt in bestehende Felder schreiben
- Workflow-Auslösung, Automatisierung basierend auf der Agent-Entscheidung starten
- Strukturierte Daten, Positionen extrahieren, Leads taggen, Stapel klassifizieren
Wo Agents ausgeführt werden
- Auf einem Datensatz, Aktions-Button in jeder Detailansicht. Kein Copy-Paste in ChatGPT.
- Innerhalb eines Workflows, Agents sind vollwertige Workflow-Schritte.
- Im Bulk-Modus, mehrere Datensätze auswählen und den Agenten auf alle anwenden.
Den richtigen Kontext finden. Agents und der Assistent nutzen die semantische Suche und finden Dokumente, Aufgaben, Deals, Kontakte und OKRs nach ihrer Bedeutung, nicht nur nach exakten Stichwörtern. Auch Texte in PDF-, Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien sind dabei. Es gelten dieselben Berechtigungen wie überall in deinem Workspace, und geschützte Felder werden nie indexiert.
Praktische Anwendungsfälle
- Lange Support-Tickets vor der Zuweisung zusammenfassen
- Personalisierte Follow-up-E-Mails aus CRM-Aktivitäten erstellen
- Bewerbungen bewerten und strukturierte Notizen schreiben
- Spesenbeschreibungen klassifizieren und Budget-Kategorien vorschlagen
- Projektbriefings aus Intake-Formularen generieren
- Rechnungspositionen extrahieren und Finance-Felder befüllen
Verwaltete KI mit verschiedenen Bereitstellungsoptionen
Starte mit den verwalteten Modellen von Worknano, ohne eine eigene KI-Infrastruktur einzurichten. Falls deine Organisation einen bestimmten Anbieter oder eine private Modellinstallation benötigt, lassen sich kompatible Endpunkte nach euren Datenrichtlinien oder den Anforderungen des öffentlichen Sektors konfigurieren. Du wählst regionales Hosting in der EU, den USA oder APAC, und deine Workspace-Daten samt KI-Verarbeitung, also Modellaufrufe und Such-Embeddings, bleiben in dieser Region.
Agents + Workflows = echte Hebelwirkung
Die wahre Stärke entsteht in der Kombination: Neuer Lead → Agent bewertet und klassifiziert → schreibt Ergebnis zurück → löst passenden Workflow aus. Vollständig auditierbar mit Input, Output, Modell und Latenz.
Die Agents, die mit Worknano kommen
Jeder Workspace startet mit diesen vorgefertigten Agents. Jeder ist ein Datensatz, den du anpassen kannst.
- Data Hygiene Assistant: findet fehlende Daten und hilft, sie zu beheben
- Task Assistant: der Agent, der mit dir deine Projektseite bedient
- OKR Assistant: aktualisiert und erklärt deine OKRs in einfachen Worten
- CRM Assistant: der Agent, der Firmen, Kontakte und Deals in Ordnung hält
- My Agent: dein persönlicher Assistent für Aufgaben, OKRs und Deals
- Docs Assistant: Dokumente mit einem Agent schreiben, lesen und ordnen
- Dashboard Assistant: Dashboards und Widgets bauen, indem du fragst
- Organization Assistant: Teams, Personen und Marke einfach verwalten
- Chat Agent: beantwortet Erwähnungen im Thread mit echten Daten
- Content Writer: schreibt und verbessert kurze Texte überall
- Meta Data Assistant: Setup per Gespräch bauen und ändern
- Key Result Validator: prüft, ob ein Key Result messbar ist
- Objective Validator: prüft ein Objective gegen sein Ziel und seine Key Results
Sieh dir alle Agents an oder lies, wie du deinen eigenen Agent baust.
Du arbeitest lieber in Claude, Cursor oder Codex? Verbinde sie per MCP, dann arbeiten sie an denselben Datensätzen, mit deinen Rechten.